［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。
初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。
Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。
トレーニング済みの機械学習サービスもAPIで提供しています。
そして発表されたのが、「Cloud Machine Learning」です。Googleがオープンソースとして公開した、ディープラーニングを用いた機械学習ライブラリ「TnesorFlow」がベースとなっています。
Cloud Machine Learningでは、開発者がTensorFlowを使って独自に定義したディープラーニングのモデルをクラウドに展開し、分散して高速に実行できます。
例えば、機械学習のトレーニングをするための10GB、4500万行のデータ。
予測をするための機械学習のモデルを設計し。
モデルをTensorFlowのコードに落としたものがあるとします。
手もとのノートPCでトレーニングを実行すると、トレーニングが進むにつれて黄色のエラー率が減少していることが示されます。かかった時間が3万秒。
さっきのコマンドラインに「--cloud」オプションを追加し、レプリカを20個作成して並列実行させると、同じトレーニング結果が1900秒で得られました。
例えば1日かかってたような機械学習の処理が、数分から数十分で試せるようになるようになります。
GCP Next 2016
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